Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Еще одна причина нехватки навыков работы с данными – отсутствие у организаций соответствующей стратегии. Каков механизм этого? Для начала сядьте и подумайте: есть ли у вашей организации четкая и конкретная стратегия обращения с данными? Увы, многие из вас ответят, что нет. Отсутствие стратегии – это лишняя нагрузка на сотрудников, которые выбиваются из сил, пытаясь понять, как использовать ПО и технологии, в которые компания вложила деньги. (Помните исследование 2019 года? Люди действительно расстраиваются и устают!)

В чем важность для предприятия четкой и конкретной стратегии работы с данными и их анализом? Давайте вернемся к примеру с бегуном, которому также необходима определенная стратегия. Представьте себе начинающего (или не совсем начинающего, но в любом случае непрофессионального) спортсмена, который участвует в забеге.

Допустим, этот спортсмен – вы. Вы давно не бегали, но кто-то из ваших друзей, родных или коллег участвует в забегах. Вы видите, как это их воодушевляет, постоянно слушаете их разговоры (я сам бегун и прекрасно понимаю, что меня сложно заставить замолчать, если уж я оседлал любимого конька). И вы решаете тоже записаться на забег. До него остается несколько месяцев. Вы записались, но у вас нет стратегии тренировок, вы не изучили трассу, вы не представляете, как правильно питаться и сколько нужно пить жидкости, – однако тренируетесь и едите, зная, что это необходимо. Кроме того, не имея стратегии, вы не знаете, какие вложения требуются для осуществления вашей мечты.

И вот наступил день забега. Вы стоите у стартовой линии, чувствуя себя более или менее подготовленным. У вас с собой, возможно, запас пищи и воды, и вы надеетесь, что тренировки помогут вам дойти до финиша. Но на самом деле вы не готовились должным образом – хотя, конечно, кое-как тренировались и даже купили спортивную форму. Если вы бежите полумарафон, то, возможно, справитесь с забегом, пусть и с трудом. Но и в полном, и в ультрамарафоне вам, скорее всего, придется сойти с дистанции.

А теперь представьте другой подход. Вы записываетесь на забег уже после того, как выработали стратегию, которая поможет вам добиться результата. Вы точно знаете, какое снаряжение вам необходимо, сколько питательных веществ и жидкости нужно вашему организму. Вы обратились к хорошему тренеру, который проследит за процессом вашей подготовки, давая необходимые указания. Итак, тренировки завершены, и вы выходите на старт. Теперь вы дойдете до финиша на любой дистанции – через боль, через усталость, но дойдете. Вы знали, что нужно делать, и достигли успеха именно благодаря стратегии и правильной подготовке.

В целом эти примеры наглядно показывают, что нужно организации от стратегии в сфере данных и их анализа. Слишком долго руководители полагались на более бессистемный подход. Они знали, что нужно инвестировать в данные и аналитику, но делали недостаточно, не разобравшись, какое снаряжение и зачем они приобретают (и подходит ли оно им вообще). Они не обращались к «тренерам», которые могли бы помочь им разработать и воплотить стратегию. А потом обнаруживалось, что инвестиции – порой миллионы долларов – не дают ожидаемых результатов. К несчастью, таких руководителей и компаний очень много.

Организация должна построить стратегию получения и использования данных, чтобы расширять видение, ставить цели и решать задачи. На сегодня большинству организаций во всем мире не хватает такой стратегии.

При отсутствии стратегии навыки обращения с данными у сотрудников только ухудшаются. Вместо того чтобы выработать четкую стратегию, определяющую и обеспечивающую поток инвестиций в ПО, технологии и обучение персонала, компании просто покупают ПО и технологии, рассчитывая, что все как-то само собой заработает. Налицо подмена понятий: руководители думают, что технологии – это и есть стратегия, и навязывают их сотрудникам. Но в таком случае стратегия не определяет, какую технологию использовать. В результате сотрудники отвергают новшества и возвращаются к старым способам решения задач. А новая технология как ненужная игрушка, которая лежит на полке и пылится.

Это приводит к двойной проблеме. Во-первых, ПО, купленное компанией, не внедряется или не используется сколько-нибудь эффективно. Во-вторых, вместо совершенствования навыков работы с данными сотрудники компании лишь еще больше отстают, потому что не желают осваивать программы и технологии, которые были приобретены, казалось бы, для их удобства.

Данные: что дальше?

Итак, мы выяснили, что при нехватке у сотрудников соответствующих навыков данные не используются достаточно эффективно. И что же делать? Действительно ли необходимо бороться с этим недостатком и ликвидировать пробелы – или все-таки можно продолжать работать как раньше? Ответ очевиден: ликвидировать пробелы необходимо!